顾名思义，对比度拉伸是一种图像增强技术，尝试通过拉伸图像的强度值以填充整个动态范围来提高对比度。使用的变换函数始终是线性且单调递增的。下图显示了用于对比度拉伸的典型变换函数。通过改变点(r1,s1)和(r2,s2)的位置，我们可以控制变换函数的形状。例如，当r1=s1且r2=s2时，变换变成线性函数。当r1=r2、s1=...
拉伸选项是指对图像数据进行拉伸处理的方法。常见的拉伸选项包括无拉伸、最小值-最大值拉伸、标准差拉伸、直方图均衡化等。无拉伸表示不对图像进行任何拉伸处理;最小值-最大值拉伸将图像数据拉伸到指定的最小值和最大值之间;标准差拉伸根据图像的标准差进行拉伸;直方图均衡化则通过调整图像的直方图分布来增强对比度。
IoutIout是输出图像的像素值。 αα是对比度调整因子,通常大于1会增强对比度,介于0到1之间会降低对比度。 ββ是亮度调整因子,它的作用是整体调整图像亮度。 3. 示例 对RGB图像进行对比度调整。 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>voidadjustContrast(constcv::Mat& inputImage, cv::Mat& outputIm...
import matplotlib.pyplot as plt #读取原始图像 img = cv2.imread('zxp.jpg') #图像灰度转换 grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #获取图像高度和宽度 height = grayImage.shape[0] width = grayImage.shape[1] #创建一幅图像 result = np.zeros((height, width), np.uint8) #图像...
图像增强对比度拉伸 增强对比度在哪 对比度增强 灰度直方图 介绍:横坐标是灰度值(就是矩阵中存的数值),纵坐标是出现次数,也可以对数值进行归一化处理,使频数之和为1 python实现: import cv2 as cv import numpy as np def countHist(image): rows,cols=image.shape#image通道数要求为1...
根据图像的直方图进行拉伸。 可以增强图像的对比度和细节。 在ArcGIS Pro中,直方图均衡化拉伸允许用户手动调整直方图的最小值和最大值,从而控制拉伸的效果。 坐标拉伸(橡皮拉伸): 主要用于校正数字化时产生的朝各个方向不均匀伸缩、变形。 通过设置控制点,将对应点向控制点移动,同时也移动附近的要素,以校正原始数据的...
lowhigh = stretchlim(I) 计算对灰度图像或 RGB 图像 I 应用对比度拉伸时的可用下限和上限。限值在 lowhigh 中返回。默认情况下,限值指定为所有像素值中最低的 1% 和最高的 1%。 示例 lowhigh = stretchlim(I,Tol) 指定图像在低像素值端和高像素值端进行饱和处理的比例 Tol。示例...
对比度拉伸可增加原图像中某些灰度值间的动态范围。下图是一种典型的对比度拉伸曲线,其作用是_。A.[a.b]区间线性变化,区外为0;B.整个灰度区均匀变亮;C.亮区均匀变化
灰度拉伸是通过对对比度拉伸达到对对比度进行增强的目的; 公式为: 三、直方图均衡化及直方图匹配: 首先直方图均衡化是采用累积函数的方式来实现的;至于为什么选用累积函数来实现均衡化在于 1. 像素不论怎么映射,一定要保证图像中原来的大小关系不变,较亮的区域依然较亮,较暗的区域依然较暗,只是对比度增加,不改变图像...
摘要 本实用新型涉灰度图像对比度拉伸技术,具体地说是一种灰度图像对比度拉伸装置,应用于灰度图像预处理等领域。本实用新型包括:视频解码器,用于接收视频数据,并对视频数据进行解码;FPGA,连接视频解码器的输出端,用于采集解码后的视频数据,将视频数据转换为若干个图像数据,并对图像数据进行拉伸处理;存储器,连接FPGA,用...